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一种基于低秩监督的稀疏图像分类方法

摘要

本发明属于图像处理技术领域,具体涉及一种基于低秩监督的稀疏图像分类方法;该方法的步骤为:确定已知样本和待分类样本;计算所述待分类样本的低秩表示系数矩阵Z;根据低秩表示系数矩阵Z求解监督矩阵W;建立基于所述监督矩阵的稀疏编码模型;对所述稀疏编码模型进行迭代求解;根据重构误差进行分类;计算和分析分类正确率Rate;本发明通过建立基于低秩监督的稀疏编码模型并提出基于低秩监督的稀疏编码模型的求解方法,同时约束了表示系数的稀疏性和相近样本的接近程度,权重W由低秩表示求解可以更好的捕获样本特征,进而使得该模型在样本间具有较好的判别力,从而获得更好的分类效果。

著录项

  • 公开/公告号CN106960225B

    专利类型发明专利

  • 公开/公告日2020-01-31

    原文格式PDF

  • 申请/专利权人 哈尔滨理工大学;

    申请/专利号CN201710209225.1

  • 申请日2017-03-31

  • 分类号

  • 代理机构哈尔滨市伟晨专利代理事务所(普通合伙);

  • 代理人张月

  • 地址 150080 黑龙江省哈尔滨市南岗区学府路52号

  • 入库时间 2022-08-23 10:48:53

法律信息

  • 法律状态公告日

    法律状态信息

    法律状态

  • 2020-01-31

    授权

    授权

  • 2017-08-11

    实质审查的生效 IPC(主分类):G06K9/62 申请日:20170331

    实质审查的生效

  • 2017-08-11

    实质审查的生效 IPC(主分类):G06K 9/62 申请日:20170331

    实质审查的生效

  • 2017-07-18

    公开

    公开

  • 2017-07-18

    公开

    公开

  • 2017-07-18

    公开

    公开

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